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那么，這一發展趨勢的背后驅動力究竟是什么？具體有哪些工作面臨被自動化取代的風險？

我們相信，除了不斷增強的計算能力外，自動化還受到兩股力量的影響，它們分別是“機器人流程自動化”（Roboticprocess automation，以下簡稱“RPA”）和人工智能技術（AI）。雖然人們很多時候都將它們視作是同一概念，但事實卻并非如此。

“機器人流程自動化”VS AI

簡單來說，所謂的RPA就是最純粹的自動化形式。RPA能夠執行許多預先制定的行動方案，并可以以更快的速度完成人類的工作。而使用自動化流程后的客戶服務工作將非常理想，比如有客戶打電話投訴或提問，RPA很快就會做出適當的回應。應該說，RPA可以在短期內對我們的工作產生最顯著的影響。

不過，AI則同RPA完全不同。AI結合了機器學習和深度學習等技術，能夠不斷重新修正自己的計算模型，不斷改善自己的計算、反應能力。而且，AI的適應能力相較RPA更強。更為重要的是，AI具有自我學習能力，因此它可以在學習過程中不斷適應、改變，甚至還能夠直接掌握用戶的行為習慣。換句話說就是，AI提供的個性化情境處理能力比RPA更具革命性，但它同時也需要更多的時間才能走向成熟。

反之，RPA則僅僅能完成人類預先要求做的事，且是一遍又一遍的反復做。

從目前的情況來看，我們對未來可能出現帶有專制色彩AI技術的恐懼，已經開始被AI為我們日常生活提供的舒適和便利性所掩蓋。

AI早已無處不再

事實上，AI技術其實早已出現在了你我身邊。比如，你或許會在坐進車里的時候發現谷歌(微博)地圖主動提醒你：“路上交通繁忙，開車回家大約需要57分鐘”。

在聽到這一提醒的時候你或許會感到驚訝，因為你根本沒輸入任何信息，也沒有說準備回家。然而，其實我們根本沒必要告訴谷歌地圖這些。因為一般來說你下班后總會在某個固定時間回家，這完全是有規律可循的。

在剛開始的時候你或許覺得驚訝物聯網，甚至會有些生氣。不過，沒多久你的反應就會從生氣變為期待，你期待著每次一坐進車里就知道自己需要多長時間才能到家。而且，如果谷歌地圖知道前方交通擁堵，為什么它不能主動給用戶的妻子或者下個會議對象快速發個消息通知自己會遲到呢？或者從物聯網的角度來說，谷歌地圖在未來可能會遠程命令家中的烤箱關閉，以確保即便自己晚到家晚飯也不會煮過頭。

而這就是AI的神奇魅力，它能夠迅速把被干涉的感覺轉變為用戶的驚喜或期待，甚至讓用戶對其產生依賴。可以肯定的是，AI技術存在讓人上癮的特質，而這一點則促使我們愿意將更多AI技術融入到日常生活中。

目前，科技業幾乎每個領軍企業以及一大批初創公司都在開發各自的AI技術以及配套的數據收集工具。通過亞馬遜Echo、Siri、Cortana和GoogleNow等產品，大量數據已經被導入云端數據庫等待分析或者被投入實用，而這一發展將必定對我們的經濟發展構成影響。

對就業市場產生重大影響

那么，有哪些工作將受到RPA或AI的直接影響呢？

如果從一份工作所涉及的不同任務角度，而不是工作整體來考慮，我們幾乎很難找到哪怕一份不受RPA或AI影響的工作。

目前，有許多無論是簡單還是復雜的工作都面臨著被自動化或者機器人取代的風險。其中，重復性較高的工作內容最容易受到RPA技術的影響。牛津大學甚至直白的指出，所有“依賴于信息存儲或讀取的工作”都面臨著被計算系統取代的嚴重風險。

通過大數據和內置算法，AI能夠從數據中找到既有模式，但這是人類經過多年教育和訓練也未必能完成的任務。從這一方面來看，可能受影響的工作包括按揭顧問、人力資源和市場部門的相關工作，甚至是你的家庭醫生。

的確，基于AI技術的醫生或許不像人類醫生那樣了解你，但他們掌握了世界上關于遺傳學和藥物的最新知識、不會受到人類偏見的影響，同時還全面了解你的個人和家庭病史。那么，在這樣的比較下你認為誰能作出更準確的醫療判斷？

那么物聯網，AI類技術的崛起又會創造出哪些新工作呢？

“世界經濟論壇”（The World Economic Forum）此前制定的一份清單中就列出了2020年就業所需要的一些特質。這些特質與目前就業所需完全不同，它們更強調創造力和批判性思維，但現在我們已經無法確定這些特質在未來是否會繼續為人類所特有。

硅谷知名投資人馬克-安德森(Marc Andreesen)認為，人們總是在犯一個錯誤，那就是總盯著絕對數字，而從不考慮相對影響。舉例來說，有數據顯示2016年美國大約有2400萬個就業機會將消失。但許多人沒有意識到的是，同時又會有2600萬個就業機會將被創造出來。

應該說，目前最大的問題是“我們應該如何改造當前社會來應對就業市場發生的巨大變化？”我們當然需要學習新技能，淘汰過時的知識，同時還需要考慮AI和自動化會給經濟、社會和心理帶來的影響。但可以肯定的是，這兩大技術的逐漸成熟和發展將深深影響到我們每一個人。